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NTIS 바로가기주관연구기관 | 고려대학교 Korea University |
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연구책임자 | 최린 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2020-03 |
과제시작연도 | 2019 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202100019658 |
과제고유번호 | 1711089172 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2022-03-19 |
키워드 | 실내 측위 기술.심화학습.순환신경망.지구 자기장.스마트폰.자기장 보정법.자기장 맵 수집 자동화.모델 최적화. |
□ 연구개요
스마트폰의 급속한 보급에 따라 실내 위치기반 서비스(LBS)의 종류와 필요성은 빠르게 증가하고 있으나 전파나 초음파를 기반으로 한 기존의 실내 측위 기술은 LBS가 요구하는 성능과 경제성을 제공하지 못하고 있다. 본 연구 과제에서는 심화 학습(Deep Learning)의 순환 신경망(Recurrent Neural Network) 모델을 이용하여 실내 지구 자기장 값 변화 패턴을 학습시킴으로써 스마트폰의 자기장 센서 값 변화를 통해 현재의 실내 위치를 추정하는 새로운 심화학습 기반의 실내 측위 기술을 개발하는 것을
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